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Performance & Modeling Engineer
Performance & Modeling Engineer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公性能优化
性能优化
Llm
Pytorch
Vllm
模型编译
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
顶尖外企核心 AI 岗，技术前沿且薪资丰厚，但需应对高强度技术挑战
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比性能优化中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 340 个在招 · 其中性能优化 3 个
市场机会
选择适中
上海 · 性能优化 · 16 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在 Qualcomm Cloud AI 平台上部署、启用和调优前沿 AI 模型（如 LLM、MoE）
通过深入分析性能瓶颈，驱动图级、框架级及系统级的优化，提升推理效率与模型精度
同时支持客户部署与生产环境就绪，确保云端大规模 AI 应用的最佳表现
最低要求
计算机科学、人工智能、数学、电气工程或相关领域的硕士及以上学历
良好的英语口头和书面沟通能力，能够有效地与全球团队协作
熟练掌握 Python、C++ 以及 Linux 开发环境
拥有 5 年以上云 AI、LLM 部署或 AI 基础设施方面的经验
深入理解 Transformer 架构、大语言模型 (LLMs) 和 MoE 模型
具备强大的图优化和模型编译工作流程经验
在模型精度和性能优化方面有丰富经验
熟悉至少一种 AI 框架，包括 PyTorch、ONNX、TensorFlow 或 JAX
有 AI 服务框架（如 vLLM、SGLang、TGI、TensorRT-LLM 或 LMDeploy）的使用经验
最低资格要求：*
工程、信息系统、计算机科学或相关领域的学士学位及 4+ 年软件工程或相关工作经验
OR
工程、信息系统、计算机科学或相关领域的硕士学位及 3+ 年软件工程或相关工作经验
OR
工程、信息系统、计算机科学或相关领域的博士学位及 2+ 年软件工程或相关工作经验
+ 年的编程语言工作经验，如 C、C++、Java、Python 等
工作职责
在 Qualcomm Cloud AI 平台上部署和优化 LLM、MoE 和多模态模型
分析和改进模型的准确性、延迟、吞吐量、内存利用率和可扩展性
推动图级、框架级和系统级的优化
对 AI 工作负载进行基准测试，并识别软件和硬件堆栈中的性能瓶颈
与编译器、运行时、内核和架构团队紧密合作，以提高模型启用和性能
支持客户部署、启动、性能调整和生产就绪
优先资格
熟悉 AI 加速器平台和大规模推理系统
具备量化 (Quantization)、KV-Cache 优化、推测解码 (speculative decoding)、连续批处理 (continuous batching)、前缀缓存 (Prefix Caching)、并行策略和分布式推理的经验
具备性能建模和分析方法论的经验，包括 Roofline 分析、跨软件堆栈的瓶颈识别
熟悉 llama.cpp、Ollama 或 MLC-LLM 等开源推理框架
具备 Kubernetes、Docker 和云原生 AI 基础设施的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处芯片巨头核心 AI 部门，接触最前沿的 LLM 落地场景，技术壁垒极高
- 需要兼顾软硬件底层优化，调试难度大，对理论深度和工程能力要求双高
- 适合热衷于底层系统优化、对 AI 基础设施有浓厚兴趣的高级工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席 AI 架构师、高性能计算专家或 AI 基础设施负责人方向发展，成为垂直领域顶尖技术人才
- 专注于将大型语言模型（LLM）和多模态模型部署到高通云平台，并进行深度性能调优
- 精通 C++/Python，深入理解 Transformer/MoE 架构，掌握模型编译、量化及推理加速技术
申请策略
- 强调英语沟通能力，因为需要与全球团队紧密协作
- 突出 LLM 部署实战经验，展示具体的性能提升数据（如吞吐量提升百分比、延迟降低毫秒数）
- 复习 Compiler 原理、Roofline 模型分析及各类推理引擎（vLLM/TensorRT-LLM）源码
面试指南
- 采用 STAR 法则，重点描述遇到的具体性能瓶颈、使用的分析工具（如 Profiler）、采取的优化手段及最终量化的业务收益
- 如何针对特定硬件优化 Transformer 模型的推理延迟？
- 请解释 KV-Cache 优化的原理及其在不同场景下的权衡
- 你如何处理多模态模型在云端的大规模并发请求？
- 准备 1-2 个完整的从模型训练到云端部署上线的性能调优案例，熟悉高通最新的 AI 芯片特性
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头，提供具有竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足度高。
薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)
成长发展
92较高
涉及 LLM、MoE 等最前沿技术，且处于 AI 基础设施核心层，技术成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、MoE、Transformer、vLLM、TensorRT-LLM、Kubernetes
业务类型profit_center
工作生活
65中等
大厂标准节奏，虽未明确加班情况，但高性能优化岗位通常伴随较高的交付压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
推动 AI 技术在云端的普及和高效运行，具有显著的行业影响力和技术价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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